解释model.load_state_dict(torch.load('yolov3.pth'))
时间: 2024-05-17 08:17:21 浏览: 17
这段代码用于加载预训练的PyTorch模型权重。具体来说,它使用了PyTorch的torch.load()函数来从指定的路径中加载模型权重,并使用model.load_state_dict()函数将权重加载到模型中。其中,torch.load()函数的参数是一个包含模型权重的.pth文件的路径。而model.load_state_dict()函数则会将权重加载到模型的状态字典中。这样,我们就可以使用预训练的模型权重来进行模型推理或者继续训练。需要注意的是,加载权重的模型结构必须与保存权重的模型结构相同,否则会出现权重维度不匹配的错误。
相关问题
model.load_state_dict(torch.lo
ad_state_dict('model.pth')
这行代码的作用是将保存在文件'model.pth'中的模型参数加载到模型中。其中,model是一个PyTorch模型对象,.load_state_dict()是该对象的一个方法,torch.load_state_dict()是torch库中的一个函数,用于加载模型参数。
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])
`model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])`是一种加载预训练权重的方法,其中`torch.load(weights_path)`用于加载保存的权重文件,`['model']`表示从加载的字典中获取键为'model'的值,然后使用`model.load_state_dict()`将这些权重加载到模型中。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
import torchvision.models as models
# 创建一个模型
model = models.resnet18()
# 定义权重文件路径
weights_path = 'path/to/weights.pth'
# 加载预训练权重
model.load_state_dict(torch.load(weights_path)['model'])
```
这段代码使用了`torchvision.models`中的`resnet18`模型作为示例,你可以根据自己的需求选择合适的模型。然后,通过`torch.load()`加载保存的权重文件,并使用`model.load_state_dict()`将权重加载到模型中。
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